趋势分析之可视化
数据可视化案例分析
数据可视化案例分析数据可视化是将复杂的数据通过图表、图形等视觉化手段展现出来，以便更好地理解和解读数据。
本文将通过实际案例来分析数据可视化的应用。
案例一：销售趋势分析某电商公司想要了解不同产品在过去一年内的销售情况，以便对未来销售策略做出调整。
我们采集了这家公司过去一年的销售数据，通过数据可视化进行分析。
首先，我们将销售额随时间的变化以折线图的形式呈现出来。
横轴表示月份，纵轴表示销售额，每条折线代表一个产品的销售情况。
通过观察折线的趋势，我们可以看出哪些产品的销售额呈现增长趋势，哪些产品销售额下降。
同时，我们可以比较不同产品的销售额，找出销售额最高的产品和最低的产品。
接下来，我们通过柱状图展示各产品在不同季度的销售额。
横轴表示季度，纵轴表示销售额，每个柱子代表一个产品。
通过比较不同产品在各季度的销售额，我们可以找出销售额波动较大的产品，进一步探究背后的原因。
最后，我们使用雷达图来比较各产品在销售额、销售增长率、市场占有率等指标上的表现。
通过雷达图的直观展示，我们可以一目了然地看出各产品在不同指标上的表现，进而制定相应的销售策略。
案例二：航空公司航班延误分析某航空公司想要了解各航班在过去一年内的延误情况，以便改善服务质量和提高准点率。
我们采集了该航空公司过去一年的航班数据，通过数据可视化进行分析。
首先，我们将航班延误率以地图的形式展示出来。
通过地图上的颜色渐变，我们可以直观地看出不同地区航班延误的程度。
同时，我们可以从地图上找出影响航班准点率的主要地区，以便针对性地采取措施。
接下来，我们使用热图展示不同时间段的航班延误情况。
横轴表示时间，纵轴表示航班编号，颜色越深表示延误时间越长。
通过观察热图的分布情况，我们可以发现航班延误的高峰期和低谷期，并分析造成延误的可能原因。
最后，我们使用散点图展示航班延误时间与各因素（如天气、机场流量）之间的关系。
横轴表示各因素的取值，纵轴表示航班延误时间。
通过观察散点图的趋势，我们可以找出航班延误与哪些因素有关联，进一步确定改善方案。
在报告中使用趋势图与趋势分析的技巧
在报告中使用趋势图与趋势分析的技巧1. 介绍趋势图的作用和种类趋势图是一种对数据进行可视化展示的工具，可以通过图形形式展现数据随时间的变化趋势。
主要有折线图、面积图、柱状图等多种形式。
其中折线图常用于显示连续变量的趋势变化，面积图适用于展示累积数据，柱状图则可以对比不同时间段的数据。
2. 提出分析趋势图的步骤在使用趋势图分析数据时，首先需要收集相关的数据，包括时间序列和对应的数值。
然后，通过选择适当的趋势图类型，绘制出具有明确时间轴的图形。
接下来，根据数据的特点，观察趋势图中的变化趋势和周期性波动，并进行初步分析。
最后，对趋势进行趋势分析，找出规律和趋势的变化点。
3. 解读趋势图的基本要素趋势图有多个基本要素需要解读，包括标题、横轴、纵轴、图例和数据标签等。
标题应简明扼要地概括数据的主题和时间范围。
横轴通常表示时间变量，纵轴则表示数值变量。
图例用于标识不同颜色或符号代表的数据系列。
数据标签可以在每个数据点上显示具体数值，为分析提供更详细的信息。
4. 利用趋势图发现数据趋势通过观察趋势图的形态，可以发现数据的趋势性。
在折线图中，上升和下降的趋势表明数据在不同时间段内的变化方向。
如果趋势呈现直线的形态，则说明数据变化趋势稳定；若呈现曲线状，则表明变化趋势不断变动。
此外，还可通过绘制移动平均线等手段，进一步平滑数据的波动，以识别更明显的趋势。
5. 利用趋势图进行预测和决策趋势图不仅可以帮助我们发现数据的趋势，还可以用于预测和决策。
通过对趋势的分析，可以对未来的数据进行预测，如制定市场销售策略、采购计划等。
此外，在报告中使用趋势图，还可以为决策提供依据，使决策者能够清晰地了解数据的发展趋势，减少盲目性。
6. 趋势分析的注意事项在使用趋势图与趋势分析技巧时，需要注意以下几点。
首先，要选择合适的图形类型，以准确地反映数据的变化趋势。
其次，要确保数据的准确性和连续性，以避免得出错误的结论。
另外，要注意时间尺度的选择，不同的时间尺度可能会得到不同的趋势结果。
数据可视化分析报告
数据可视化分析报告一、引言数据可视化是将复杂的数据通过图表、图形等可视化工具呈现出来，以便更好地展示数据的关系和趋势。
本报告旨在通过数据可视化的方式对某个特定领域或问题进行分析，以提供洞察和决策支持。
二、数据收集与处理在进行数据可视化分析之前，我们需要确保所使用的数据准确、完整、一致。
本次分析使用了来自多个渠道的数据，包括销售数据、用户反馈数据、市场调研数据等。
通过将这些数据整合并进行清洗，我们得到了一份可用于分析的数据集。
三、数据可视化分析结果基于收集到的数据，我们进行了以下几个方面的分析，并将结果进行了可视化呈现。
1. 销售趋势分析通过对历史销售数据的分析，我们得出了产品销售的趋势。
根据图表显示，产品销售在过去一年中呈现稳步增长的趋势，尤其是在第三季度达到了一个高峰。
2. 用户画像分析通过对用户数据的分析，我们了解到产品的主要用户群体是年龄在25-35岁的年轻人，他们的主要消费偏好是功能实用性和价格合理性。
此外，女性用户在整体用户中占比较高，并且对产品的设计和包装更加敏感。
3. 市场份额分析通过对市场调研数据的分析，我们得到了同行竞争对手的市场份额情况。
根据图表显示，公司A目前在市场中占据了40%的份额，紧随其后的是公司B和公司C，分别占据了30%和20%的份额。
4. 用户满意度分析通过用户反馈数据的分析，我们了解到产品的用户满意度情况。
根据图表显示，大部分用户对产品的满意度评分在4-5分之间，其中产品的性能和易用性得到了用户的广泛认可，但产品的售后服务还需要进一步改进。
四、结论与建议基于以上的数据可视化分析结果，我们得出了以下几个结论，并提出了一些建议。
1. 充分利用销售高峰期根据销售趋势分析结果，产品在第三季度达到了一个销售高峰，因此我们可以考虑加大市场推广力度，以充分利用这一时机提升销售额。
2. 深入挖掘目标用户需求根据用户画像分析结果，产品的主要用户群体是年轻人，因此我们可以通过进一步了解他们的需求，不断优化产品的设计和功能，以提高用户黏性和满意度。
数据可视化分析
数据可视化分析数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化形式展示出来，以帮助人们更好地理解数据的特征、趋势和关联关系。
数据可视化分析为决策者提供了一个直观的工具，帮助他们更准确地理解数据背后的信息，并做出基于数据的明智决策。
数据可视化的目的是将复杂的数据转化为简洁、易理解的图表，从而使人们能够更加直观地理解和分析数据。
通过数据可视化，人们可以快速发现数据中的模式、趋势和异常点，从而为决策者提供有关产品改进、市场趋势和业务机会等重要信息。
数据可视化分析可以应用于各个领域，如销售分析、金融分析、营销分析、人力资源管理等。
不同领域对于数据可视化的需求也不尽相同。
例如，在销售分析中，可以使用折线图或柱状图来展示销售额的变化趋势；在金融分析中，可以使用饼图或雷达图来展示不同金融指标的比例关系。
在进行数据可视化分析时，需要根据数据的特点选择合适的图表类型。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。
选择合适的图表类型可以更好地展示数据的特点和关联关系，并使人们更容易理解数据。
除了选择合适的图表类型，还需要注意图表的设计和布局。
一个清晰、简洁的图表设计可以提高数据传达的效果。
在图表的设计中，要注意选择适当的颜色、字体和标记符号，以及尽量减少冗余的信息或装饰。
数据可视化分析不仅能够帮助人们更好地理解数据，还能够激发创造力和洞察力。
通过对数据进行可视化，人们可以从不同的角度来观察数据，发现数据中的不同关联关系，帮助他们提出新的想法和解决方案。
总之，数据可视化分析是一种重要的数据分析工具，通过将数据以直观、易理解的方式展示，帮助人们更好地理解数据的特征和关联关系，并做出基于数据的明智决策。
通过选择合适的图表类型和优秀的图表设计，可以提高数据可视化的效果。
数据可视化分析不仅帮助人们发现数据中的规律和趋势，还能够激发创造力和洞察力，为决策者提供有关产品改进、市场趋势和业务机会等重要信息。
国内叙事护理研究现状及趋势的可视化分析
关文献及数据的缺失㊂④缺少长期干预效果的随访㊂在以后的研究中,完善延续护理的评价指标,同时对操作人员进行专业的护理化培训,开展大样本㊁多区域㊁双盲或三盲的高质量随机对照试验研究㊂4 结论研究结果表明,通过延续护理可以有效提高宫颈癌病人S F -36㊁E R O T C Q L Q -C 30评分,降低病人的焦虑抑郁等负面情绪,提高其生活质量㊂但目前延续护理模式不统一,缺乏专业化的培训,未在临床上形成统一标准㊂因此,建议借鉴国外多学科多种健康照护人员共同参与的形式,组建学科交叉的专业团队,以完善宫颈癌病人延续护理的模式㊂参考文献:[1] B R A YF ,F E R L A YJ ,S O E R J OMA T A R AM I ,e t a l .G l o b a l c a n c e rs t a t i s t i c s 2018:G L O B O C A Ne s t i m a t e so f i n c i d e n c ea n d m o r t a l i t yw o r l d w i d e f o r 36c a n c e r s i n185c o u n t r i e s [J ].C A C a n c e r JC l i n,2018,68(6):394-424.[2] 金荣莲.老年宫颈癌与中青年宫颈癌的效果分析及病理特点对照[J ].实用妇科内分泌电子杂志,2016,3(11):185-186.[3] 周文婧.基于治疗功能评价的宫颈癌病人延续护理服务需术的研究[D ].南宁:广西医科大学,2015.[4] 张俊泽.宫颈癌术后并发症的产生及对卵巢功能影响分析[J ].中国实用医刊,2016,43(6):66-67.[5] Q U I N NCC ,P O R T C L ,Z I MM E R MA N S ,e t a l .S h o r t -s t a yn u r s i n g h o m er e h a b i l i t a t i o n p a t i e n t s :t r a n s i t i o n a lc a r e pr o b l e m s p o s e r e s e a r c hc h a l l e n ge s [J ].J o u r n a lo ft h e A n l e r i c a l lG e r i a t r i c s S o c i e t y ,2008,56(10):1940-1945.[6] Z H A N GP ,X I N G F M ,L IC Z ,e ta l .E f f e c t so fan u r s e l e dt r a n s i t i o n a lc a r e p r o g r a mm e o n r e a d m i s s i o n ,s e l f e f f i c a c y to i m p l e m e n th e a l t h p r o m o t i n g be h a v i o u r s ,f u n c t i o n a ls t a t u sa n d l i f e q u a l i t y a m o ng Chi n e s e p a t i e n t sw i t h c o r o n a r y a r t e r y di s e a s e :a r a n d o m i s e d c o n t r o l l e d t r i a l [J ].J o u r n a l o fC l i n i c a lN u r s i n g,2018,27(5/6):969-979.[7] 吴翠杰,崔静雯.保留盆腔自主神经的宫颈癌根治术后患者性生活质量观察[J ].中国性科学,2016,25(1):50-52.[8] G A I N E RSM ,L U C C IA .O n c o p l a s t i c s :t e c h n i qu e s f o rR e c o n s t r u c t i o no f p a r t i a l b r e a s t d e f e c t sb a s e do nt u m o r l o c a t i o n [J ].JS u r g On c o l ,2011,103(4):341-347.[9] 李辉.O r e m 自护模式对全膝关节置换术后康复期患者自护能力和日常生活活动能力的影响[J ].中华现代护理杂志,2012,18(32):3860-3863.[10] 胡雁.循证护理学[M 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je c t i v e :T o a n a l y z e t h e r e s e a r c h s t a t u s q u o a n d t r e n d s of d o m e s t i c n a r r a t i v e n u r s i ng i nChi n a a n d t o p r o v i d e r e f e r e n c e f o r t h e f o l l o w -u p r e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n t o fn a r r a t i v en u r s i n g i nC h i n a .M e t h o d s :L i t e r a t u r e r e l a t e dt on a r r a t i v en u r s i n g wa s r e t r i e v e d f r o mt h et h r e e m a j o rd a t ab a s e s :C h i n a N a t i o n a l K n o w l e d g eI n f r a s t r uc t u r e (C N K I ),W a n f a n g Da t ab a s e ,a n d V I P D a t a b a s e .T h e C i t e S p ac e v i s u a l a n a l y s i s s o f t w a r ew a su s e dt ov i s u a l i z ea n da n a l y z e t h es e l e c t e dl i t e r a t u r ed a t a ,i n c l u d i n g th en u m b e ro f p u b l i s h e d a r t i c l e s ,k e y w o r d c o -o c c u r r e n c e ,k e y w o r d c l u s t e r i n g ,k e y w o r de m e r ge n c e ,r e s e a r c h i n s t i t u t i o n s ,a n da u t h o r s .R e s u l t s :T h e t o t a l n u m b e r of p u b l i s h e d p a p e r s i n n a r r a t i v e n u r s i ng r e s e a r c hw a s 1294,th e o v e r a l l v o l u m e o f pu b l i s h e d a r t i c l e sw a s l o w e r ,a n d t h e a n n u a l n u m b e r o f p u b l i s h e da r t i c l e s s h o w e da n i n c r e a s i n g t r e n d y e a r b yy e a r .T h em a i n r e s e a r c hh o t s p o tw a s n a r r a t i v e n u r s i n g ed u c a t i o n ,t he p o s i t i v e i m p a c t of n a r r a t i v en u r s i ng o nn e g a t i v ee m o t i o n ss u c ha sa n x i e t y a n dd e p r e s s i o n ,th ea p p li c a t i o no fn a r r a t i v en u r s i n g int h ec l i n i c a l n u r s i n gp r o c e s s ,e t c .C o n c l u s i o n s :T h e r e s e a r c ho nn a r r a t i v en u r s i n g i nC h i n as t a r t e dr e l a t i v e l y l a t e r ,t h en u m b e ro f p u b l i s h e d p a p e r s w a s l o w e r ,a n d t h e r ew a s v e r y l i t t l e c o o p e r a t i o nb e t w e e n r e s e a r c h a u t h o r s a n d i n s t i t u t i o n s .T h e n a r r a t i v e n u r s i n g ed u c a t i o n a n d c l i n i c a l re s e a r c hl e v e ln e e d st ob eu r g e n t l y i m p r o v e d .I nt h ef u t u r e ,i ti sn e c e s s a r y t os t r e ng th e ni n t e r n a t i o n a l l e a r n i n g ,e x c h a n ge s ,a n d c o o p e r a t i o n t o p r o m o t em o r e s c i e n t if i c a n d r a p i dd e v e l o pm e n t i n t h i s f i e l d .K e yw o r d s n a r r a t i v en u r s i n g ;r e s e a r c hs t a t u s q u o ;t r e n d s ;d a t a b a s e ;v i s u a l a n a l y s i s 作者简介 邬敏,主管护师,本科,单位:230031,安徽省肿瘤医院;郭玉芳(通讯作者)单位:250012,山东大学;许宝惠单位:230031,安徽省肿瘤医院㊂引用信息 邬敏,郭玉芳,许宝惠.国内叙事护理研究现状及趋势的可视化分析[J ].全科护理,2023,21(8):1035-1040.㊃5301㊃全科护理2023年3月第21卷第8期Copyright ©博看网. All Rights Reserved.摘要目的:分析国内叙事护理的研究现状及趋势,为我国叙事护理的后续研究及发展提供参考和借鉴㊂方法:通过检索中国知网㊁万方㊁维普数据库自建库至2022年7月31日收录的叙事护理领域相关的文献,应用C i t e S p a c e可视化分析软件对所筛选的文献数据在发文量㊁关键词共现㊁关键词聚类㊁关键词突现㊁研究机构㊁作者方面进行可视化分析㊂结果:叙事护理研究领域的发文总量为1294篇,总体发文量偏低,年发文量呈现逐年上升的趋势;主要研究的热点是叙事护理教育,叙事护理对焦虑㊁抑郁等负性情绪的积极影响,叙事护理在临床护理过程中的应用研究等㊂结论:我国叙事护理研究起步较晚,发文量偏低,研究作者及研究机构间的交流合作极少,叙事护理教育及临床研究水平亟待提高,今后需要加强与国际间的学习和交流,相互协作,促进该领域更加科学㊁快速地发展㊂关键词叙事护理;研究现状;趋势;数据库;可视化分析d o i:10.12104/j.i s s n.1674-4748.2023.08.006叙事护理是护理人员通过倾听㊁吸收病人的故事,引导和帮助病人实现生活㊁疾病故事意义的重构,并发现护理要点,继而对病人实施护理干预的护理实践[1]㊂它是科学与人文在护理领域的调和产物,是实现整体护理的独特路径[2-3]㊂叙事护理强调护理人员以倾听㊁回应的姿态进入病人故事,了解病人的体验,一方面能够引导病人疏泄不良情绪㊁感受到温暖关怀,促进护患友好和谐关系的建立;另一方面,能够启发病人对自身故事的多角度思考,发现自身意义和潜在力量,利于疾病预后[4-5]㊂因此,本研究采用C i t e S p a c e软件对中国知网㊁万方㊁维普数据库中收录的叙事护理相关文献数据进行可视化分析,探讨近年来我国在该领域的研究现状和趋势,以期为我国叙事护理领域的后续研究提供参考和借鉴㊂1数据来源与研究方法1.1数据来源本文数据来源于我国3个最大的㊁最权威的知识资源平台 中国知网(C N K I)㊁万方㊁维普数据库㊂使用各数据库的高级检索功能,以 叙事护理 叙事疗法 叙事医学 为检索主题词,检索自建库至2022年7月31日所收录的所有关于 叙事护理 的文献,共检索出1839篇文献,利用N o t e E x p r e s s软件对文献进行收集并去重,获得文献1381篇㊂两位研究员对获得的文献进行筛选,纳入标准:①与叙事护理相关;②与护理人员相关;③主题明确㊁内容完整㊂排除标准:①与叙事护理非相关;②仅为质性分析但无人文内涵的叙事护理研究㊂遇分歧时,进行讨论㊂最终,共获得1294篇有效文献数据㊂1.2研究方法将C N K I㊁万方㊁维普数据库中搜索获得的文献进行初步筛选,将筛选所得的文献数据以N o t e E x p r e s s格式导出并保存至文献管理工具N o t e E x p r e s s软件中,并对数据进行去重㊁整理㊂后使用美国德雷塞尔大学陈超美博士研发的基于J a v a应用程序的数据可视化分析软件C i t e S p a c e5.8.R3软件对数据进行处理分析㊂C i t e S p a c e软件通过可视化的手段呈现出某一学科领域的结构㊁规律及分布情况,挖掘科学文献的知识聚类和演化动态[6]㊂运用N o t e E x p r e s s软件处理数据,利用E x c e l表格绘制图表,分析探究我国对叙事护理的研究现状和趋势㊂并使用C i t e S p a c e软件对收集的关键词㊁机构㊁作者等数据全部转化为C N K I格式保存,并对得来的数据进行图谱绘制,通过分析图谱,以探究我国在叙事护理领域研究的热点和趋势,总结回顾2006年以来叙事护理研究的特点,在此基础上提出未来叙事护理的研究方向㊂2数据结果与分析2.1发文量分析本文将三大数据库中导出的数据保存至N o t e E x p r e s s软件中,进行去重整理后利用E x c e l表格绘制图表,获得叙事护理研究发文量年份分布图表(见图1)㊂通过对2006年以来叙事护理研究的发文量进行统计,能够整体把握叙事护理的研究走向和发文变化趋势㊂国外在叙事护理方面的研究始于1991年[7],而图1显示,在2006年4月,我国发布了第一篇关于叙事护理的文献,起步显然较晚,我国学者们对叙事护理的关注较为滞后㊂近16年来我国叙事护理研究的发文量呈逐年上升趋势㊂根据图中发文量随着年份变化的特点,可以将我国叙事护理研究分为3个阶段:第一阶段为起步阶段(2006年 2013年),第二阶段是缓慢上升阶段(2014年 2018年),第三阶段为快速上升阶段(2019年 2022年)㊂2021年发文量高达395篇,2022年虽然仅统计至7月31日,但前7个月内发文量即有172篇,说明发文量仍然处于上升阶段㊂㊃6301㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G M a r c h2023V o l.21N o.8Copyright©博看网. All Rights Reserved.图1叙事护理研究发文量年份分布2.2发文基本情况分析2.2.1作者分布图2为我国叙事护理研究作者共现知识图谱,共343个网络节点,244个连接,网络密度为0.0042㊂可见整个图谱的网络比较零散,有效节点数较少,各个节点之间的连线更少,网络密度偏低㊂标签较大的学者有姜安丽㊁成巧梅㊁于海荣等人,人均发文量为7~12篇㊂图2我国叙事护理研究的作者共现知识图谱2.2.2机构分布图3中数据显示,共275个网络节点,51个连接,网络密度仅为0.0014,连接甚少,网络密度极低㊂我国叙事护理研究的机构主要是医疗机构和医学院两类㊂通过图中节点标签的大小可见,我国叙事护理主要研究机构是 中国石油天然气集团公司中心医院 华中科技大学同济医学院附属同济医院 和 河南省人民医院 等㊂㊃7301㊃全科护理2023年3月第21卷第8期Copyright©博看网. All Rights Reserved.图3我国叙事护理研究机构共现知识图谱3研究热点主题分析关键词是研究成果内容的凝练,某一领域高频出现的关键词反映了这一领域的研究热点[8]㊂而研究热点更是反映了这一领域的研究重点和主要方向,探究我国叙事护理的研究热点,对于我们深入了解和分析叙事护理的研究内容有着至关重要的意义㊂3.1关键词共现共现是文献当中相同或不同特征项共同出现的现象,如多篇文献当中会共同出现一些关键词㊁合作者和合作机构等[9]㊂共现分析是一种以揭示信息的内容关联和特征项所隐含的寓意为目的,将各式各样的信息载体中的共现信息进行定量分析的方法㊂根据图4中节点的大小及位置进一步确定该领域的研究热点㊂图中圆形节点大小反映关键词词频的高低,圆形节点越大,词频越高㊂搜索主题词除外,词频较高的关键词有 叙事教育 焦虑 生活质量 抑郁 等,中心性较高的也是 焦虑 抑郁 ㊂图4我国叙事护理研究的关键词共现知识图谱3.2关键词聚类关键词聚类分析,以关键词共现分析为基础,将关键词共现网络关系聚类统计学的方法简化为数量相对较少的聚类过程[10]㊂本研究在绘制关键词共现知识图谱的基础上对关键词行聚类分析,获得图5,以此探究我国叙事护理研究的热点主题㊂软件共运行出11个聚类, 叙事护理 抑郁 叙事教育 叙事医学 叙事研究 心理状况 护士 健康教育 依从性 自我效能 等,每个聚类都代表了叙事护理的研究热㊂图5我国叙事护理研究关键词聚类知识图谱3.3关键词突现关键词突现是指某一时期内使用频次骤然增加的关键词[11],反映了某个关键词在该段时间内受到的重视程度,通过关键词突现来探索叙事护理研究中突现的动态概念和潜在的研究问题,探究㊃8301㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G M a r c h2023V o l.21N o.8Copyright©博看网. All Rights Reserved.背后的原因,反映活跃或前沿的研究节点,辅助预测未来一段时间的研究热点及研究趋势㊂如图6所示, B e g i n表示研究时间范畴内关键词开始的年份,E n d表示关键词结束的年份,S t r e n g t h表示关键词突现的强度,蓝色区块表示强度单位年度时间切片,红色区块表示对应关键词突现的时间段㊂软件运行出18项突现关键词,对应的红色区块跨度均较短,各关键词的强度普遍偏低㊂2006年 2007年突现的关键词有叙事研究(5.22)㊁应用(1.96)㊂2011年 2014年叙事教育(11.61)㊁护理教育(8.95)㊁叙事治疗(3.03)等㊂图中可见关键词 应用 的红色区块跨度最长,关键词 叙事教育 的突现强度最强㊂2015年 2017年叙事医学(8.12)㊁临床护理(3.74)㊁临床实习(2.34)㊁住院病人(2.11)㊂2018年开始心理干预(2.22)这一关键词突现了,且突现强度相对较强㊂图6我国叙事护理研究关键词突现图谱4讨论4.1我国叙事护理发展现状4.1.1我国叙事护理研究起步晚,仍处于快速发展阶段自美国内科医生C h a r o n[12]2001年1月在‘内科学年报“上发表文章 叙事医学:形式㊁功能和理论 中首次提出 叙事医学 概念,便引起了医护领域学者们的关注和研究㊂而在护理行业兴起之初,叙事即存在,但在20世纪前对其的关注和研究较少[13]㊂论文的发表数量在一定程度上能够反映该领域所受关注的程度和研究热度㊂2015年,C N K I收录了第一篇关于叙事护理的文章,说明我国在叙事护理方面起步相对较晚㊂我国在叙事护理领域的发文量1294篇,年最高发文量为395篇,相对于护理领域的其他研究来说并不多,关注度不算高㊂在起步阶段,我国的学者刚刚开始关注到叙事护理方面,在该方面的研究并不多;缓慢上升阶段,发文量平均每年增加20篇左右;快速上升阶段,发文量陡然增加,叙事护理得到护理领域学者们的广泛关注㊂在2022年前7个月内发文量即有172篇,说明发文量仍然处于上升阶段㊂就逐步上升的趋势可以看出未来叙事护理的发文量会继续增加,其知名度会越来越高㊂我国叙事护理研究关键词突现图谱也可看出我国叙事护理发展的现状㊂图中18项关键词对应的红色区块跨度均较短,各关键词的强度普遍偏低,说明我国在叙事护理研究领域的研究深度及广度均不高,关注度虽然在逐年提升,但总体来说关注度并不高㊂4.1.2我国叙事护理领域学者及机构之间合作与交流亟待提高我国叙事护理研究作者共现知识图谱,可见高产的学者并不多,较大的作者群是以姜安丽[14]㊁于海容等[15]为核心团队㊂该知识图谱密度仅为0.0042,整个图谱的网络比较零散,各个节点之间的连线比较少,说明在叙事护理领域,研究者之间的合作较少,高产学者之间基本无联系,绝大多数学者都是独立研究㊂由此分析得出,我国学者在叙事护理研究方面的交流学习较少,缺乏必要的合作交流意识,学者之间的学术交流合作亟待加强㊂我国叙事护理研究机构共现知识图谱显示,我国叙事护理研究的机构主要是医疗机构和医学院两类㊂通过图中节点标签的大小可见,我国叙事护理主要研究机构是 中国石油天然气集团公司中心医院 华中科技大学同济医学院附属同济医院 和 河南省人民医院 等㊂节点之间的连线极少,表明各机构之间的联系极少,目前未将各研究机构的力量聚集起来,研究的影响力有待进一步提高和突破㊂学者们及机构之间的合作甚少,叙事护理研究的发展自然动力不足㊂至今在国内对叙事护理的概念仍然没有统一规定,单从此点不难看出,未来的路还很长,需要做出的努力还有很多,研究者与研究机构之间的合作亟待提高㊂4.2叙事护理的研究热点与前沿分析4.2.1叙事护理在精神疾病病人护理中的应用我国叙事护理研究关键词突现图谱中,词频较高的关键词有 叙事护理 焦虑 抑郁 病耻感 等;关键词聚类图谱中的聚类 焦虑 ;关键词突现图谱中有护理(6.66)㊁临床护理(3.74)㊁住院病人(2.11)㊂皆说明学者们对于叙事护理在病人心理护理方面的积极意义持肯定态度,基本的方向也比较明确㊁集中,研究热点主要是对病㊃9301㊃全科护理2023年3月第21卷第8期Copyright©博看网. All Rights Reserved.人心理疾病的护理㊂2018年开始,心理干预(2.22)这一关键词突现了,且突现强度不低,说明近两年来学者们开始将叙事护理作为一种更为专业的手段去护理患有心理疾病的病人㊂将叙事护理运用于更多的心理疾病病人的临床实践研究,会是未来一段时间的我国叙事护理领域的研究热点和趋势㊂4.2.2叙事护理教育的发展2011年突现关键词有叙事教育(11.61),护理教育(8.95),说明学者们开始关注叙事的教育,思考叙事护理的系统理论问题,探讨教育方式㊁叙事护理临床实践方法㊂其中,突现关键词 叙事教育 的突现强度最强,与关键词 护理教育 的红色区块跨度较长,说明学者们对于叙事教育的研究较为重视㊂但关键词共现图谱中, 叙事教育 教育 等关键词虽然词频不低,但是中心性不高,间接说明我国叙事教育的快速发展阶段主要集中在2011年 2018年,后期发展较为缓慢㊂2018年有研究对临床护理人员叙事护理知识-态度-行为的调查结果中显示: 61.92%的护理人员未曾听过叙事护理,34.10%的护理人员曾听过叙事护理但并不熟悉,仅有2.09%和1.88%的护理人员对叙事护理较为熟悉或非常熟悉[16],可见我国叙事护理教育的发展水平还有很大的提升空间㊂4.2.3 叙事护理与人文关怀共现关键词 人文关怀 生活质量 ;聚类关键词 人文关怀 生活质量 ;突现关键词人文关怀(2.55)㊁临终关怀(2.25)㊁临床护理(3.74)㊁住院病人(2.11),提示我国叙事护理近几年在研究的热点内容多集中在提高病人生活质量和病人人文关怀方面,研究的对象分布广泛,为各种疾病病人㊂说明我国叙事护理在病人心理护理方面的作用得到了学者们的普遍肯定,且这种积极作用越来越受到重视㊂现代医学发展日新月异,但护士遭受工作场所暴力现象仍然较为普遍[17],叙事护理作为实现人文关怀㊁提高病人满意度㊁保证护理人员自身安全的新途径,需要我们的关注㊂4.3我国在叙事护理研究领域的展望我国在叙事护理领域起步较晚,对比美国等发达国家,差距很大㊂国内的发文量较少,研究空白较大㊂作者㊁机构间的交流㊁合作较少,管理阶层的支持力量不足[18],叙事护理的发展困难重重㊂虽然国内对叙事护理的教育方面有所涉猎,但其研究尚处于起步阶段,理论体系并不完善,缺乏系统的培训及教育模式[19]㊂叙事护理的核心理念是人不等于疾病,疾病只是疾病;每个人都是自身问题的专家,每个人都是有资源和能力的[20]㊂拥有这一理念,护理人员才可能真正站在病人的角度上去提供帮助㊂所以教育的进步对于叙事护理的发展举足轻重,以此可提升护理人员对叙事护理的认知㊁执行信念及操作技巧㊂不仅如此,我国在叙事护理的概念㊁系统完整的理论体系㊁临床科学系统的操作方法㊁叙事护理对护理人员本身的作用等方面仍然有待探索㊂5小结本研究运用C i t e S p a c e软件从发文量㊁发文作者㊁发文机构㊁关键词共现㊁关键词聚类㊁关键词突现等方面分析我国三大数据库中叙事护理相关研究的文献特征,分析我国叙事护理研究现状㊁热点及趋势㊂现阶段,我国在叙事护理方面的发文量总体较低,关注度不够㊂我国在该领域不仅要加强作者㊁机构之间的合作,更要加强与国际学者的交流合作,努力提升自身学术研究水平㊂叙事护理的教育㊁叙事护理的临床研究及应用仍然是我们需要关注的重点㊂本研究的不足之处在于未将所有权威数据库的相关文献进行检索㊁分析,代表性欠缺,希望笔者今后可扩大搜索范围行进一步研究㊂参考文献:[1]黄辉,刘义兰.叙事护理临床应用的研究进展[J].中华护理杂志,2016,51(2):196-200.[2]孙博伦,鲍金雷,熊桂华.叙事护理在临床护理中的应用现状及研究进展[J].全科护理,2019,17(29):3611-3612.[3]李雯,魏丽丽,王静远,等.叙事护理课程开设现状及对我国的启示[J].叙事医学,2019,2(6):398-403.[4]刘晓宇,周凤英.探讨叙事护理在临床护理中的应用[J].实用临床护理学电子杂志,2018,3(14):190;198.[5]黄苓苓.叙事护理临床应用的研究进展[J].临床医药文献电子杂志,2018,5(49):185;187.[6]李杰,陈超美.C i t e S p a c e:科技文本挖掘及可视化[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2017:1.[7]杨丽萍,段培蓓,韩斯璇.基于W e bo fS c i e n c e数据库的叙事护理研究现状与热点分析[J].实用临床医药杂志,2022,26(13):119-124.[8]钟伟金,李佳,杨兴菊.共词分析法研究(三) 共词聚类分析法的原理与特点[J].情报杂志,2008(7):118-120.[9]杨良斌.数据挖掘领域研究现状与趋势的可视化分析[J].图书情报工作,2015,59(增刊2):142-147.[10]林德明,陈超美,刘则渊.共被引网络中介中心性的Z i p f-P a r e t o分布研究[J].情报学报,2011,30(1):76-82.[11]李伯华,罗琴,刘沛林,等.基于C i t e s p a c e的中国传统村落研究知识图谱分析[J].经济地理,2017,37(9):207-214;232.[12] C HA R O N R.N a r r a t i v e m e d i c i n e:f o r m,f u n c t i o n,a n de t h i c s[J].A n n I n t e r n M e d,2001,134(1):83-87.[13] HU N T E RLA.S t o r i e s a si n t e g r a t e d p a t t e r n s o f k n o w i n g i nn u r s i n g e d u c a t i o n[J].I n t JN u r sE d u c S c h o l a r s h,2008,5(1):1-13.[14]姜安丽.叙事护理的发轫与探究[J].上海护理,2018,18(1):5-7.[15]于海容,姜安丽,刘霖.叙事护理培训课程的设计与效果评价[J].护理学杂志,2020,35(17):69-71.[16]黄辉.三级甲等医院护理人员叙事护理知识㊁态度㊁行为研究[D].武汉:华中科技大学,2016.[17]蔡建政,郗玉芝,王海芳,等.不同等级医院护士工作场所暴力发生现况研究[J].护理学杂志,2020,35(1):52-54. [18]王昌,邢彩霞,汪美玲,等.叙事护理临床应用的研究进展[J].齐齐哈尔医学院学报,2020,41(2):200-202.[19]邵琼洁,黄卫东.叙事护理的应用现状及展望[J].长春中医药大学学报,2018,34(6):1230-1232.[20]曹新妹.叙事护理临床应用的核心技术[J].上海护理,2022,22(4):73-75.(收稿日期:2022-09-07;修回日期:2023-03-13)(本文编辑郭海瑞)㊃0401㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G M a r c h2023V o l.21N o.8Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化一、引言数据在现代社会中扮演着重要的角色，但如何理解和分析数据却是许多人面临的挑战。
可视化技术的出现为我们提供了一种直观且易于理解的方式来解读数据。
本文将探讨如何通过横向比较和纵向趋势来理解数据的变化，以提供有用的洞察力和深度分析。
二、横向比较横向比较是一种将数据与其它相关数据进行对比的方法，通过将不同数据放在同一个图表中，我们可以很容易地发现它们之间的差异和相似之处。
在进行横向比较时，我们可以采用以下几个技巧：1.使用直方图：直方图是一种常见的图表形式，可以将数据以柱状图的形式展示出来。
通过在同一个直方图中绘制多组数据，我们可以直观地看到它们之间的差异和变化。
例如，我们可以使用直方图来比较不同国家的人口数量，从而了解各个国家的人口分布情况。
2.使用折线图：折线图适用于展示随时间变化的数据，通过在同一个折线图中绘制多条曲线，我们可以很容易地观察到数据的趋势和变化。
例如，我们可以使用折线图来比较不同城市的温度变化，从而了解它们的季节模式和气候特点。
3.使用散点图：散点图可以将两组数据的关系展示出来，通过在同一个散点图中绘制多组数据，我们可以发现它们之间的相关性和差异。
例如，我们可以使用散点图来比较不同商品的价格和销量，从而了解价格与销量之间的关系。
三、纵向趋势纵向趋势是一种通过时间的推移来观察数据变化的方法，它能够显示数据的增长、下降和波动。
在进行纵向趋势分析时，我们可以采用以下几个技巧：1.使用折线图：如前所述，折线图是展示随时间变化数据的一种理想选择。
通过在折线图中显示多个时间点的数据，我们可以追踪数据的变化趋势，并分析其产生的原因。
例如，我们可以使用折线图来观察公司每月销售额的变化，并查找销售高峰和低谷的原因。
2.使用面积图：面积图可以更直观地展示数据的变化趋势，通过在同一张图表中绘制多个时间点的数据，并使用不同颜色的填充面积，我们可以清楚地看出数据的波动情况。
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化(十)
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化数据是现代社会中不可或缺的资源，通过对数据进行分析可以洞察事物的本质和规律。
然而，大量的数据往往让我们感到困惑，难以从中找到关键信息。
在这个时候，可视化技术的运用就显得尤为重要了。
通过将数据转化为图形和图表的形式，我们可以更加直观地理解数据的变化趋势。
本文将介绍一些可视化技术使用的技巧，帮助读者通过横向比较和纵向趋势来更好地理解数据变化。
一、横向比较横向比较是一种常见的数据分析方法，它通过将不同类别的数据进行对比，来揭示它们之间的差异和相似性。
在可视化技术中，横向比较可以通过条形图、饼图等图表来实现。
举个例子，如果我们想要了解不同城市的人口增长情况，可以使用条形图来比较各个城市的人口数量。
在图表中，每个城市对应一个条形，条形的高度代表该城市的人口数量。
通过比较条形的高度，我们可以直观地了解各个城市之间的人口差异。
同时，可以使用不同颜色的条形来分别表示不同的年份，以进一步观察人口增长的趋势。
除了条形图，饼图也是一种常用的横向比较的可视化方式。
饼图将整体数据按照不同类别划分为扇形，每个扇形的大小代表该类别所占的比例。
通过比较各个扇形的大小，我们可以了解不同类别之间的相对比例。
例如，通过饼图我们可以直观地了解某个国家的能源消耗中，石油、煤炭、天然气等不同能源的比例。
二、纵向趋势纵向趋势是另一种常见的数据分析方法，它通过观察数据在时间上的变化来揭示其发展趋势和规律。
在可视化技术中，纵向趋势可以通过折线图、面积图等图表来实现。
以折线图为例，假设我们想要了解某个产品在过去几年间的销售情况。
我们可以选择横轴表示时间，纵轴表示销售额。
通过连接不同时间点上的数据点，我们可以得到一个折线，通过观察折线的走势，我们可以了解到产品销售的发展趋势。
例如，如果折线呈上升趋势，说明该产品的销售持续增长；如果折线变化不大，说明该产品的销售保持稳定。
除了折线图，面积图也可以用来展示数据的纵向趋势。
数据可视化分析
数据可视化分析数据可视化是一种通过图表、图形或其他视觉元素来呈现数据的方法。
通过数据可视化分析，我们可以更加直观地理解数据背后的趋势、关联性以及规律。
本文将探讨数据可视化分析的重要性，介绍数据可视化的基本原则和常用工具，同时通过实例展示如何进行数据可视化分析。
一、数据可视化分析的重要性数据在现代社会中的重要性不言而喻，但光靠原始数据往往难以理解和解读。
数据可视化分析的存在就是为了解决这一问题。
通过将数据以图形、图表等形式展示，我们可以更加直观地看到数据的分布情况、趋势变化以及异常点等信息。
这不仅有助于我们快速准确地获取数据洞察，还能够在决策过程中提供参考依据。
二、数据可视化的基本原则在进行数据可视化分析时，有一些基本原则需要遵守，以确保所呈现的图表清晰易懂。
首先是选择合适的图表类型，不同类型的数据需要采用不同的图表形式来展示，例如折线图适用于表达趋势变化，饼图适用于比例分布等。
其次是保持简洁和准确，图表中的信息应当简洁明了，不要过多冗余；同时要确保信息的准确性，避免误导读者。
此外，要注意颜色的搭配和比例的控制，以增强视觉效果和易读性。
三、常用的数据可视化工具有许多数据可视化工具可供选择，每个工具都有其特点和适用场景。
以下是几种常见的数据可视化工具：1. Tableau：Tableau是一种强大的数据可视化工具，用户可以通过拖拽方式创建各种图表和仪表板。
它具有友好的用户界面和丰富的图表类型，适用于各种规模的数据可视化需求。
2. Power BI：Power BI是微软推出的一款数据分析和可视化工具，提供了丰富的可视化选项和自定义功能。
它可以与其他微软产品（如Excel、Azure等）无缝集成，方便数据的导入和处理。
3. Python库（如Matplotlib和Seaborn）：对于具有编程基础的用户，使用Python库也是进行数据可视化分析的常用方式。
Matplotlib和Seaborn是两个常用的Python可视化库，提供了丰富的功能和定制化选项。
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AMiner大数据带你走进可视化的未来
可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具。
其中SGI公司推出的GL三维图形库表现突出，易于使用而且功能强大。
利用GL开发出来的三维应用软件颇受许多专业技术人员的喜爱，这些三维应用软件已涉及建筑、产品设计、医学、地球科学、流体力学等领域。
可视化热度变化图
下面我们将用Trend analysis分析该领域内的研究热点。
（点击链接即可进入：https:///topic/trend?query=Visualization）
下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析我们可以发现比较热门的话题有：data visualization、information visualization、visual analytics、interactive visualization、transfer function等。
根据trend analysis的分析结果我们能看到数据可视化是该领域的热门研究话题之一。
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
目前，数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
可视化领域相关性最高的5位学者如下：
Daniel A. Keim
Kwan-Liu Ma
Thomas Ertl
Ben Shneiderman
John T. Stasko
可视化领域相关性最高的5篇论文如下（按目前引用量排名）：
题目：VMD: visual molecular dynamics
会议/期刊：Journal of molecular graphics, Volume 14, Issue 1, 1996, Pages 33-8, 27-8-33-8, 27-8.
年份：1996年
作者：William Humphrey, Andrew Dalke, and Klaus Schulten
引用量：26131
题目：Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps
会议/期刊：Bioinformatics, no. 2 (2005): 263-265
年份：2005年
作者：Jeffrey C. Barrett, B. Fry, Julian B. Maller, and Mark Daly
引用量：12316
题目：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis
会议/期刊：IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., no. 11 (1998): 1254-1259
年份：1998年
作者：Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur
引用量：9729
题目：Visual pattern recognition by moment invariants
会议/期刊：IRE Transactions on Information Theory, no. 2 (1962): 179-187
年份：1962年
作者：Ming-Kuei Hu
引用量：9618
题目：ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
会议/期刊：International Journal of Computer Vision, no. 3 (2014)
年份：2014年
作者：Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael S. Bernstein, Alexander C. Berg, and Li Fei-Fei
引用量：8211
目前可视化主要应用于宏观态势、设备仿真运行、数据统计分析等方面。
数据统计分析可视化是目前提及最多的应用，普遍应用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等等领域。
借助于可视化的数据图表，可以清晰有效的传达与沟通信息。